본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
Collaborative filtering is one of the most common methods that e-commerce sites and Internet information services use to personalize recommendations. Collaborative filtering has the advantage of being able to use even sparse evaluation data to predict preference scores for new products. To date, however, no in-depth investigation has been conducted on how the data sparsity effect in customers' evaluation data affects collaborative filtering-based recommendation performance. In this study, we analyzed the sparsity effect and used a hybrid method based on customers' evaluations and purchases collected from an online bookstore. Results indicated that recommendation performance decreased monotonically as sparsity increased, and that performance was more sensitive to sparsity in evaluation data rather than in purchase data. Results also indicated that the hybrid use of two different types of data (customers' evaluations and purchases) helped to improve the recommendation performance when evaluation data were highly sparse.
최근 대용량 데이터 분석을 위해 다수의 서버를 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 대표적인 빅데이터 기술인 하둡은 대용량 데이터를 다수의 서버로 구성된 분산 환경에 저장하여 처리한다. 이러한 분산 시스템에서는 각 서버의 시스템 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문은 다수의 서버에서 수집된 로그 데이터를 토대로 간단하면서 효율적인 이상 탐지 기법을 사용하여 로그 데이터의 변화가 급증하는 이상치를 탐지하고자 한다. 이를 위해, 각 서버로부터 로그 데이터를 수집하여 하둡 에코시스템에 저장할 수 있도록 Apache Hive의 저장 구조를 설계하고, 이동 평균 및 3-시그마를 사용한 세 가지 이상 탐지 기법을 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 세 가지 기법이 모두 올바로 이상 구간을 탐지하며, 또한 가중치가 적용된 이상 탐지 기법이 중복을 제거한 더 정확한 탐지 기법임을 확인한다. 본 논문은 하둡 에코시스템을 사용하여 간단한 방법으로 로그 데이터의 이상을 탐지하는 우수한 결과라 사료된다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
/
제1권1호
/
pp.9-21
/
2020
Ecological communities adapt the concept of informatics in the late 20 century and develop rapidly in the early 21 century to form Ecoinformatics as the new approach of ecological research. The new approach takes into account the data-intensive nature of ecology, the precious information content of ecological data, and the growing capacity of computational technology to leverage complex data as well as the critical need for informing sustainable management of complex ecosystems. It comprehends techniques for data management, data analysis, synthesis, and forecasting on ecological research. The present paper attempts to review the development history, studies and application cases of ecoinformatics in ecological research especially on Long Term Ecological Research (LTER). From the applications show that the ecoinformatics approach and management system have formed a new paradigm in ecological research.
본 연구에서는 고객 세분화를 위하여 고객프로필과 사이트 접속자료를 통합, 분석하는 분석적 CRM을 시도하였다. 실제 고객 데이터를 분석하여 고객의 특성과 기호, 방문행태 등을 이해할 수 있다면 이를 기반으로 고객 세분화(segmentation)가 가능할 것이다. 예를 들어 고객의 거주지, 재산정도, 교육수준, 연령 등 인적정보를 토대로 동일 사이트에 접속하는 고객의 공통점을 찾게 된다면 이들 고객에 접근할 수 있는 적절한 마케팅 미디어가 무엇인지, 어느 페이지에 홍보물을 게재하는 것이 효과적일 것인가 등을 결정하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 한편 웹 기반 마이닝의 핵심은 웹으로 부터의 자료를 어떻게 하면 효율적으로 수집할 것인가, 또한 이렇게 수집된 자료를 다양한 (multiple) DB와 어떻게 통합하고 분석하여 필요한 정보를 추출할 것인가 일 것이다. 본 연구에서는 실제 인터넷 사업자의 사용자 그룹의 비율에 따라 구성된 패널을 활용하여 효율적인 자료수집 방안을 모색하였다. 패널 구성원에 대한 웹 데이터를 수집함으로써 신뢰성과 대표성을 확보하면서 분석대상 자료의 양을 적절한 수준으로 유지할 수 있었다. 또한 고객자료 분석에서는 OLAP과 데이터 마이닝 기법(의사결정나무)을 동시에 사용하여 그 분석 결과를 비교함으로써 각 기법의 결과를 상호 확인하고 보완할 수 있었다. 이 결과는 데이터 마이닝 기법에 의해서 발견된 패턴을 분석하고 확인하는 작업에서 OLAP이 유용하게 사용될 수 있다는 과거 연구의 주장을 확인하였다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.1068-1074
/
2009
The progress is widely used as a critical index for successful construction project management. In spite of the importance of progress measurement, the excessive management effort to collect and maintain detailed data has been highlighted as a major barrier to measurement of highly accurate progress. In order to reduce the required workload and to enhance accuracy, several researches have been conducted. These researches can be categorized into two groups. First group focuses on automated data collection utilizing advanced technologies only for limited construction tasks. The second group is a research area where the standard progress measurement methodologies encompassing entire construction tasks are investigated. Topics include the adjusting the level of details, standardizing work processes, and applying flexible WBS. However, the techniques for automated data collection are not fully investigated yet in the second group. Combining these two research areas can provide a solution for more effective progress management in terms of enhancing accuracy and optimizing workload. However, there has been no comprehensive research addressing these two research groups in an integrated manner. In this context, the purpose of this paper is to propose a methodology that identifies the most suitable measurement method and data acquisition technology (e.g., GPS, RFID, etc.) for entire construction tasks of a project. The proposed methodology in this paper will be able to facilitate the selection process of data acquisition technologies for entire construction tasks of a project and to support the overall enhancement of automated progress management.
개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
제26권1호
/
pp.65-75
/
2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
비 보안영역의 외부인터넷과 보안영역의 내부업무망간에 적용된 기존의 망간 자료전송기술을 빌딩시설관리 SCADA시스템 제어망에 그대로 적용할 경우에 다양한 문제들이 도출된다. 기존의 망간 자료전송기술은 모든 데이터를 대상으로 블랙리스트 기반의 보안기법이 적용되기 때문에 고 복잡성 및 고 비용이 수반된다. 하지만, 빌딩시설관리 SCADA제어시스템에서 유통되는 데이터의 특성은 소수의 정형적인 제어 데이터가 반복성과 주기성을 갖기 때문에 이를 대상으로 화이트리스트 기반의 보안기법 적용이 가능하다. 이를 통해서 망간 자료전송에 적용된 보안기술이 단순화되어 저 비용으로 빌딩시설관리 SCADA시스템 제어망 구축이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 정리하고 이를 해결하는 방안을 제시하여 빌딩시설관리 SCADA제어시스템에 특화된 빌딩 제어망 구축방안을 제안하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권12호
/
pp.229-238
/
2022
Due to digitization, data has become a tsunami in almost every data-driven business sector. The information wave has been greatly boosted by man-to-machine (M2M) digital data management. An explosion in the use of ICT for farm management has pushed technical solutions into rural areas and benefited farmers and customers alike. This study discusses the benefits and possible pitfalls of using information and communication technology (ICT) in conventional farming. Information technology (IT), the Internet of Things (IoT), and robotics are discussed, along with the roles of Machine learning (ML), Artificial intelligence (AI), and sensors in farming. Drones are also being studied for crop surveillance and yield optimization management. Global and state-of-the-art Internet of Things (IoT) agricultural platforms are emphasized when relevant. This article analyse the most current publications pertaining to precision agriculture using ML and AI techniques. This study further details about current and future developments in AI and identify existing and prospective research concerns in AI for agriculture based on this thorough extensive literature evaluation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.